Python中的NumPy是什么？它如何使用？

在本文中，我们将学习Python中的NumPy以及它在各种应用程序中的使用方法。

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什么是NumPy？

NumPy 是设计用于Python中的数组高效处理的库。它更快、更易于学习，储存效率更高。此外，它还可以改善处理数据的方式。NumPy用于生成n维数组。要使用NumPy，我们只需将其导入到我们的程序中，然后就可以轻松地在我们的代码中使用它的功能。

NumPy是流行的Python包，可用于 科学计算 和 统计分析 。它的数组是相同数据类型的值的网格。

它还具有用于处理 线性代数、傅里叶变换 和 矩阵 的函数。

我们可以将许多算法转换为可应用于数组的函数。NumPy具有超越其本身的应用程序。它是一个非常多样化的库，在其他领域中具有众多应用程序。

Numpy与数据科学、数据分析和机器学习的结合效果非常好，它还可以作为其他Python库的基础。这些库利用NumPy的功能来扩展其功能。

NumPy的特点

• 一个高效的n维数组对象

• 包含高级（广播）函数

• 具有C/C++和Fortran代码集成工具

• NumPy提供线性代数、傅里叶变换和随机数的能力。

为什么要使用NumPy？

Python中的列表与数组具有相同的目的，但处理速度较慢。

NumPy努力提供比典型的Python列表速度快50倍的数组对象。

NumPy中的数组对象称为ndarray，它具有几个辅助方法，使得使用ndarray变得简单。

数组通常用于数据科学，速度和资源非常重要。

NumPy的应用

Python中列表和数组的替代方法

NumPy数组与Python列表类似。NumPy数组与Python中的列表一样，都是同质元素的集合。NumPy数组最重要的特征是它们是 同质的 。

这将它们与Python数组区分开来。它保持了数学运算的一致性，这是在非同质项目中无法实现的。使用NumPy数组的另一个好处是可以应用于它们的大量功能。

由于Python数组的非同质性质，这些功能不能执行。

NumPy使用很少的内存

数组在NumPy中是对象。Python根据要求不断地删除和构建这些对象。因此，与Python列表相比，内存分配较低。NumPy具有防止数据缓存中浪费内存的特性。

它具有像复制、查看和索引等功能，可以节省大量内存。索引有助于返回原始数组的视图，允许数据重用。它还识别元素的数据类型，有助于代码优化。

使用NumPy处理多维数组

在NumPy中，我们还可以生成多维数组。这些数组有多行多列，它们是多维的，因为它们有多个列。多维数组用于创建矩阵。

这些矩阵易于使用或处理。使用矩阵还可以使代码更加内存高效。要在这些矩阵上执行各种操作，我们有一个矩阵模块。

使用NumPy进行数学运算

使用NumPy还提供了一些简单的例程，用于对数据集的数据集执行数学运算。在NumPy中，我们有几个模块执行基本和特定的数学函数。 它支持 – 线性代数，位运算，傅里叶变换，算术运算，字符串操作等。

Numpy数组的应用

形状操作

如果输出提供相同数量的元素，则用户可以在运行时定制数组维度。我们使用数组上的 np.reshape() 函数。可以使用reshape函数执行各种任务。例如，我们使用它广播两个不同的数组。

数组创建

我们可以创建一个数组数据集，用于实现各种功能。使用 np.arrange() 函数，我们也可以为数组元素生成一组指定的数字，可以使用Reshape函数创建一组新的维度。

我们也可以使用随机方法创建带有随机生成值的数组。同样，我们可以使用 linspace() 函数创建元素间距相同的数组。

可以创建预填充的1或0数组。默认数据类型为float64，但可以使用 dtype 选项进行更改。

数组维度

Numpy支持一维和多维数组。某些函数对多维数组施加限制。数组随后必须转换为一维数组。使用 np.ravel() ，我们可以将多维数组转换为单个维度。

Numpy与其他库的应用

使用NumPy与Pandas

Pandas是Python中最重要的数据分析库之一。它们以其出色的性能，快速分析和数据清理而闻名。我们使用它来更改数据结构和分析数据。

由数据框对象组成。它与NumPy一起使用以加速计算。当我们结合这些库时，我们有一个高度有用的科学计算资源。

使用NumPy与Matplotlib

Matplotlib是一个NumPy模块。它是一个极其有用的用于处理图形表示的工具。它具有大量用于绘制和操作图形的函数。

这种组合可以代替MatLab的功能。它用于生成结果图。我们通过使用图形工具包如PyQt和wxPython来进一步扩展它。

使用NumPy与Scipy

Scipy是Python的开源库。它是Python最重要的科学库。它基于NumPy的功能。SciPy包括增强的科学计算功能。

它可以与NumPy结合使用，以提高数学性能。这种组合有助于执行困难的科学操作。

使用NumPy与Tkinter

Tkinter是一个GUI标准库。Tkinter用于表示NumPy数据的图形。它与NumPy的集成允许创建快速简单的GUI。在与NumPy组合使用时，使用单个数组对象简单地转换为图像对象。

结论

最后，我们看到了NumPy的用途和应用。NumPy是一个核心Python包，拥有庞大的功能集。它具有广泛的内置功能和灵活的特性，优点包括更低的内存消耗和更快的运行时行为。无论数据集的大小如何，NumPy的操作都是同样顺畅的。